01.query的分类-条件查询和组合查询

文章目录

1. es单个条件查询和组合查询
2.query和filter context
- 1. query context
- 2. filter context
3.使用样例

1. es单个条件查询和组合查询

es的query DSL(Domain Specific Language),都是json格式，一般分为两大类

1.单个条件查询
这种一般是针对index中的某一个field进行个别value的查询，比如 mathc,term,range 查询等等。这些查询一般可以独立使用。

2.组合查询
这种查询一般是将单个条件的查询组合起来，只是起到组合的作用，比如bool, dis_max 查询，或者是修改查询的一些查询比如constant_score查询

2.query和filter context

默认情况下，Elasticsearch按相关性得分对匹配的搜索结果进行排序，以衡量每个文档与查询的匹配程度。
相关性分数是一个正浮点数，在搜索API的_score元字段中返回。 _score越高，文档越相关。尽管每种查询类型可以用不同的方式地计算相关性分数，但是分数计算还取决于查询子句是在query context中还是在filter context中运行。

1. query context

在query context中，查询子句回答以下问题：“此文档与该查询子句的匹配程度如何？”除了确定文档是否匹配之外，查询子句还计算_score元字段中的相关性得分。

只要将查询子句传递到query参数（例如搜索API中的query参数），query context就有效。

2. filter context

在filter context中，查询子句回答问题“此文档是否与此查询子句匹配？”答案是简单的“是”或“否”，即不计算分数。filter context主要用于过滤结构化数据，例如下面的过滤:

timestamp 字段是否在2015年至2016年的范围内？
status 状态字段设置为“已发布”吗？

常用过滤器将由Elasticsearch自动缓存，以提高性能。
只要将查询子句传递到过滤器参数（例如bool查询中的filter或must_not参数，constant_score查询中的filter参数或过滤器聚合），filter context即有效。这一句也说明了filter context的使用场景。

3.使用样例

GET /_search
{"query": {   # 对应的query标识了一个query context"bool": {  # bool和对应的math都是对应了query context"must": [{ "match": { "title":   "Search"        }}, { "match": { "content": "Elasticsearch" }}  ],"filter": [ # 这里filter标识了一个filter context,下面的term,range都是在filter context中，不会影响score的计算 { "term":  { "status": "published" }}, { "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}} ]}}
}

这个查询要求下面的条件都要满足

tiele field中有 “Search” 单词
content field中有 Elasticsearch 单词
status field 严格等于published
publish_date 的日期大于 “2015-01-01”